4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.
최근 조식동물로 인한 갯녹음 현상으로 인해 연안 생태계 및 어장환경의 황폐화가 가속화되고 있다. 이러한 갯녹음 현상을 모니터링하고 방지대책을 세우기 위해서는 광범위한 해역에 대한 원격탐사 기반의 모니터링 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 수중에서 촬영된 동영상으로부터 조식동물을 탐지하고 모니터링하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 모델의 강인성(robustness)을 비교 분석하였다. 우리나라 연안의 대표적인 조식동물 7종을 대상으로 이미지 데이터셋을 구축하였으며, 이를 활용하여 딥러닝 기반 객체 탐지 모델인 You Only Look Once (YOLO)v7과 YOLOv8을 훈련시켰다. 총 6개의 YOLO 모델(YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x)에 대해 탐지 성능과 탐지 속도를 평가하였으며, 수중환경에서 촬영 시 발생할 수 있는 다양한 이미지 왜곡에 대해서 강인성 평가를 실시하였다. 평가결과 YOLOv8 계열 모델이 파라미터(parameter) 수 대비 더 높은 탐지 속도(약 71-141 FPS [frame per second])를 보였다. 탐지 성능에 있어서도 YOLOv8 계열 모델(mean average precision [mAP] 0.848-0.882)이 YOLOv7 계열 모델(mAP 0.847-0.850)에 비해 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 모델의 강인함에 있어서 형태 왜곡에 대해서는 YOLOv7 계열 모델이 YOLOv8 계열 모델에 비해 강인한 것을 확인하였으며, 색상 왜곡에 대해서는 YOLOv8 계열 모델이 상대적으로 강인한 것을 확인 하였다. 따라서 실해역에서 수중 영상 촬영 시, 형태 왜곡은 발생 빈도가 낮으며 색상 왜곡은 연안에서 빈번하게 발생한다는 점을 고려했을 때, 연안해역에서 조식동물 탐지와 모니터링을 위해서는 YOLOv8 계열 모델을 활용하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
본 연구는 비점오염원 중 하나인 야적퇴비의 효율적인 탐지를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델과 DeepLabv3+ 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 수집된 고해상도 영상을 바탕으로, 두 모델의 정량적 및 정성적 성능을 비교 분석하였다. 정량적 평가에서 YOLOv8 모델은 다양한 지표에서 우수한 성능을 나타내며, 특히 야적퇴비의 덮개 유무를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 보였다. 이러한 결과는 YOLOv8 모델이 야적퇴비의 정밀한 탐지 및 분류에 효과적임을 시사하며, 이를 바탕으로 야적퇴비의 관리 등급을 산정하고 비점오염원 관리에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제공한다. 본 연구는 UAV와 딥러닝 기술을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리가 기존 현장 조사 방식의 한계를 극복하며 정확하고 효율적인 비점오염원 관리 전략 수립 및 수계환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 로봇 내부에서의 균열검출 및 처리 프로세스에 관한 연구이다. 임베디드 시스템에서 기계학습을 이용한 균열검출을 구현하기 위해 YOLO v3를 수정하여 구동하였으며, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하였다. 또한, 균열 정보를 수집하기 위해 고정 IP를 갖는 서버를 구축하고 각 기기 간의 효율적인 통신 네트워크를 구성하였다. 본 기술은 균열검출 작업뿐만 아니라 보수작업에도 활용될 수 있어, 대형 구조물과 건축물 등의 안전진단뿐만 아니라 안전성 향상에 이바지할 수 있을 것으로 예상한다.
Kim, Jaeseung;Choi, Seyun;Lee, Seunghyun;Kwon, Soonchul
International journal of advanced smart convergence
/
제10권4호
/
pp.110-116
/
2021
This paper proposed a real-time earlobe detection system using deep learning on the web. Existing deep learning-based detection methods often find independent objects such as cars, mugs, cats, and people. We proposed a way to receive an image through the camera of the user device in a web environment and detect the earlobe on the server. First, we took a picture of the user's face with the user's device camera on the web so that the user's ears were visible. After that, we sent the photographed user's face to the server to find the earlobe. Based on the detected results, we printed an earring model on the user's earlobe on the web. We trained an existing YOLO v5 model using a dataset of about 200 that created a bounding box on the earlobe. We estimated the position of the earlobe through a trained deep learning model. Through this process, we proposed a real-time earlobe detection system on the web. The proposed method showed the performance of detecting earlobes in real-time and loading 3D models from the web in real-time.
최근의 IoT 기술의 발전은 다양한 형상, 네트워크 특징 및 서비스 아키텍쳐를 가지는 IoT 기기, 서비스 및 단말을 활용한 서비스의 발전을 가져오고 있다. 특히 OneM2M, OCF 등의 표준기구등은 다양한 IoT 기기 및 서비스 아키텍쳐에 대한 정의를 최근 수년간 진행해 오고 있으며, 이러한 IoT 서비스는 단순히 기기의 원격 상태 확인 및 제어 뿐만 아니라, 클라우드 및 AI 기술과의 연계를 통하여 그 서비스 영역을 지속적으로 확장 중에 있다. 이 중 Internet of Media Things 표준은 다양한 미디어 기반 서비스를 Thing으로 표현하여 다양한 Thing과의 연계 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 기존에 다양한 기법을 통하여 연구 및 구현되고 있는 영상 기반 서비스를 Internet of Media Things 표준 기반으로 구현하기 위한 방법을 제시한다. 기존 영상 분석 기술은 대부분 정확도의 향상에 그 목적을 가지고 있어 서비스 형태로 제공하고 타 기기와의 연계성을 제공하기 위한 추가적인 기술간 연계가 필요하다. 본 논문에서는 Yolo v3 기반의 Face Detection 기술에 대하여, 해당 기술을 Internet of Media Things 표준으로 표출하기 위한 요구사항을 파악하고 실제 구현하기 위한 방안에 대하여 검토한다.
해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.